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• W1552209645 abstract "Today';s content providers are naturally distributed and produce large amounts of information every day, making peer-to-peer data management a promising approach offering scalability, adaptivity to dynamics, and failure resilience. In such systems, subscribing with a continuous query is of equal importance as one-time querying since it allows the user to cope with the high rate of information production and avoid the cognitive overload of repeated searches. In the information filtering setting users specify continuous queries, thus subscribing to newly appearing documents satisfying the query conditions. Contrary to existing approaches providing exact information filtering functionality, this doctoral thesis introduces the concept of approximate information filtering, where users subscribe to only a few selected sources most likely to satisfy their information demand. This way, efficiency and scalability are enhanced by trading a small reduction in recall for lower message traffic. This thesis contains the following contributions: (i) the first architecture to support approximate information filtering in structured peer-to-peer networks, (ii) novel strategies to select the most appropriate publishers by taking into account correlations among keywords, (iii) a prototype implementation for approximate information retrieval and filtering, and (iv) a digital library use case to demonstrate the integration of retrieval and filtering in a unified system. Heutige Content-Anbieter sind verteilt und produzieren riesige Mengen an Daten jeden Tag. Daher wird die Datenhaltung in Peer-to-Peer Netzen zu einem vielversprechenden Ansatz, der Skalierbarkeit, Anpassbarkeit an Dynamik und Ausfallsicherheit bietet. Fur solche Systeme besitzt das Abonnieren mit Daueranfragen die gleiche Wichtigkeit wie einmalige Anfragen, da dies dem Nutzer erlaubt, mit der hohen Datenrate umzugehen und gleichzeitig die Uberlastung durch erneutes Suchen verhindert. Im Information Filtering Szenario legen Nutzer Daueranfragen fest und abonnieren dadurch neue Dokumente, die die Anfrage erfullen. Im Gegensatz zu vorhandenen Ansatzen fur exaktes Information Filtering fuhrt diese Doktorarbeit das Konzept von approximativem Information Filtering ein. Ein Nutzer abonniert nur wenige ausgewahlte Quellen, die am ehesten die Anfrage erfullen werden. Effizienz und Skalierbarkeit werden verbessert, indem Recall gegen einen geringeren Nachrichtenverkehr eingetauscht wird. Diese Arbeit beinhaltet folgende Beitrage: (i) die erste Architektur fur approximatives Information Filtering in strukturierten Peer-to-Peer Netzen, (ii) Strategien zur Wahl der besten Anbieter unter Berucksichtigung von Schlusselworter-Korrelationen, (iii) ein Prototyp, der approximatives Information Retrieval und Filtering realisiert und (iv) ein Anwendungsfall fur Digitale Bibliotheken, der beide Funktionalitaten in einem vereinten System aufzeigt." @default.
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